Intel stellt neuen KI-Chip vor, der mit den GPUs von Nvidia konkurrieren soll

Details sind rar, aber Intel sagt, dass die neuen Chips die Trainingszeiten für Deep Learning verbessern werden.

Als die KI explodierte, reagierte Intel nicht. Jetzt versuchen sie, ihre Position in der Siliziumwelt zu bekräftigen, indem sie eine neue Chiplinie vorstellen, die speziell für künstliche Intelligenz entwickelt wurde und den Namen Intel Nervana Neural Network Processor oder kurz NNP trägt.

Die NNP-Chiplinie ist wie eine Antwort auf den Bedarf an maschinellem Lernen und ihr Ziel sind Rechenzentren, nicht Computer.

Intels CPUs mögen ein Riese im Serverbereich sein (einer Schätzung zufolge hat Intel einen Marktanteil von 96 % in Rechenzentren), aber aktuelle KI-Workloads werden immer noch von Grafikprozessoren dominiert. Grafiken oder GPUs kommen von Unternehmen wie Nvidia oder ARM. Infolgedessen steigt die Nachfrage nach den Chips dieser Unternehmen. (Nvidias Umsatz stieg vom letzten Jahr zum nächsten Jahr um 56 %).

Google ist eingestiegen und hat einen eigenen Tensor-Processing-Unit-Chip zur Unterstützung von Cloud Computing entwickelt, während neue Unternehmen wie Graphcore in Großbritannien ebenfalls versuchen, die Lücke zu schließen.

Die Antwort von Intel besteht darin, KI-Hardware-Talente zu kaufen. Sie kauften im März das Vision-Unternehmen Mobileye, im vergangenen September den Chiphersteller Movidius (der Chips für das selbstfahrende Flugzeug von DJI herstellt) und im August das Deep-Learning-Startup Nervana Systems. /2016.

Intel investiert stark in KI-Chip-Hardware-Spezialisten

Seitdem beschäftigen sie sich mit dem Neural Network Processor, früher bekannt als Lake Crest. Der NNP-Chip ist ein direktes Ergebnis der Nervana-Übernahme und konzentriert sich auf Experten, um „schnellere Lernzeiten für Deep-Learning-Modelle“ zu erreichen. (Intel gab außerdem an, von Facebook Ratschläge zum Chip-Design erhalten zu haben, ging jedoch nicht näher darauf ein.)

Wie viel schneller ihr Deep-Learning-Modell genau sein wird, hat Intel nicht angegeben. Während Google seinen neuen TPU-Chip bewirbt, indem es Vergleichstests mit Konkurrenten anbietet, https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/05/an-in- Depth-look-at-googles-first-tensor- processing-unit-tpu Intel sagte lediglich, dass man auf dem richtigen Weg sei und sein Ziel erreichen werde, Deep Learning bis 2020 um das Hundertfache zu beschleunigen.

Wann der NNP-Chip bei den Nutzern ankommt, ist noch sehr unklar.